风电工程项目的施工与管理研究

我国风电器械国产化的程度越来越快,器械费用慢慢地与合理值出现偏差,风电工程项目创建投资操控也慢慢变得简化,当中,风电项目工程的改变是对投资操控任务的重要影响条件。这些年来,资源缺失导致的各种不足愈发严重,发展环保、可再生能源已然变成如今大众关注的要点话题,而工艺相对较为成熟、运用十分不变的风力发电慢慢变成各国新兴能源制造的关键。     

甘肃风电开发气象灾害因素研究

根据气象观测资料,对影响甘肃风电开发的气象灾害因素进行分布特征及影响分析。对甘肃风电开发影响最为严重的的积冰问题,结合已建风电场的情况就其成因、影响进行详细分析,并提相应对策。     

风电机组变桨轴承的动态柔性特性研究

针对传统变桨轴承方法中的刚性假设不能反应变桨轴承动态运行特点的问题,引入了在线测试与仿真分析技术,对变桨轴承动态柔性特性进行了研究。分析了变桨轴承运行的受载特点,提出了一种基于应变载荷测试与位移传感器的在线测试方法,以测试风电机组不同功率下变桨轴承内外圈轴向位移、径向位移和载荷;建立了考虑周边结构与变桨轴承柔性的变桨系统有限元模型,并以在线测试所得载荷作为有限元分析输入载荷,进行了仿真分析;最终对不同功率下的变桨轴承轴向位移、径向位移测试数据与仿真数据进行了对比分析。研究结果表明:变桨轴承载荷、变桨轴承内外圈轴向位移、径向位移随风轮转动呈现周期性交替变化规律,不同位置变化规律特点不同,体现了变桨轴承的动态柔性特性;该特性可应用于变桨轴承可靠性的研究。     

基于DRSA和BP神经网络风电机组检修决策

为缩减运维成本,降低检修资源配置,提出一种基于优势粗糙集DRSA和BP神经网络的风电机组检修决策新方法。基于风电机组多因素序信息系统表,采用优势粗糙集理论方法进行知识约简,获得检修决策规则集,将提取的规则集作为输入样本对BP神经网络进行训练,提高处理不确定性知识的能力。与基于DRSA的检修决策方法进行对比,该方法实现了风电机组的智能检修预测,更能优化机组检修资产的管理,为增加机组检修决策的透明性、合理性及科学性提供了依据。     

基于耦合振子模型的含风电电力系统聚类同步

针对含风电的电力系统受到扰动后发生严重的系统同步问题,提出基于Kuramoto模型的网络耦合聚类同步方法。应用图论理论建立电力网络收缩模型,在此基础上建立基于Kuramoto耦合振子模型电力系统等值模型,并提出基于动态耦合强度的电力网络聚类算法,该方法在系统发生扰动后能够快速、准确地将系统内振子的同步状态进行聚类。通过含有风电场的39节点新英格兰系统进行验证,仿真结果表明,通过聚类后各机群分析可以更清晰地了解电网的同步状态,避免系统进一步崩溃。